在 Go 中使用 Protocol Buffers
各位准备好了吗！这一次，我们将深入探讨 Protocol Buffers（protobuf）及其在数据序列化中的超能力所在。
介绍
Protocol Buffers，也被称为 protobuf，是由谷歌开发的一种语言无关的二进制序列化格式。其主要目的是为了高效地序列化结构化数据，用于系统间通信和数据存储。
imgProtocol Buffers 的主要优势：
1.紧凑性：Protobuf 提供高效的序列化，生成较小的消息大小，提升带宽利用效率。
2.模式演进：Protobuf 支持模式演进而不破坏兼容性，允许对数据结构进行无缝更新。
3.高效的序列化和反序列化：Protobuf 提供快速高效的序列化，提升整体系统性能。
4.跨平台支持：Protobuf 允许不同平台和语言之间无缝交换数据。
这些优势使得 Protobuf 成为在 Go 应用程序中进行高效数据通信和存储的强大工具。
它比 JSON 和 XML 更好的地方：
img
XML，即可扩展标记语言，就像一张地图，用标签帮助组织和结构化数据。它以一种人类和机器都能理解的方式呈现信息。然而，XML 可能冗长并占用更多空间，这可能降低性能，使数据传输效率降低。
JSON，即 JavaScript 对象表示法，就像一个信使，使用简单的键值结构来表示数据对象。它因易于阅读和使用而在 Web 服务之间传输数据时变得流行。但 JSON 的基于文本的格式可能导致更大的文件大小，从而影响数据传输速度。
相比之下，Protocol Buffers（protobuf）在数据序列化领域脱颖而出。它就像一个魔术，将数据转换为紧凑高效的二进制格式。Protobuf 以快速的数据处理和适应变化的数据结构而闻名，并且在不破坏兼容性的情况下进行操作。它可以与不同的编程语言一起使用，并确保数据的可靠性。
总之，XML 和 JSON 各有用途，但如果您需要强大且高效的数据序列化解决方案，Protocol Buffer（protobuf）是首选。它提供紧凑性、速度、灵活性和兼容性，使其成为高效处理数据的首选方案。
在 Golang 中的序列化性能：Protocol Buffers vs. JSON
言归正传，让我们动手实践。
1.?访问官方 Protocol Buffers GitHub 仓库（https://github.com/protocolbuffers/protobuf）下载与您操作系统兼容的编译器。
2.?使用 .proto 文件格式定义一个 Protocol Buffers 消息模式。
syntax?=?"proto3";
package?main;
option?go_package?=?"/;msgmodel";
message?MyMessage?{
int32?id?=?1;
string?name?=?2;
string?email?=?3;
}
1.?编译文件
protoc — go_out=. ./*proto
1.?在 Golang 中实现一个基准测试，使用 protobuf 和 JSON 对大型数据集进行序列化。
package?main
import?(
"encoding/json"
"github.com/golang/protobuf/proto"
"go-protobuf/model/message"
"log"
"testing"
)
const?(
iteration?=?10000000?//Number?of?iterations?for?the?benchmark?test
)
func?generateDataset()?[]*message.MyMessage?{
var?dataset?[]*message.MyMessage
for?i?:=?0;?i?
data?:=?&message.MyMessage{
Email:?"johndoe@example.com",
Name:??"John?Doe",
Id:????int32(i),
}
dataset?=?append(dataset,?data)
}
return?dataset
}
func?BenchmarkProtobufSerialisation(b?*testing.B)?{
dataset?:=?generateDataset()
b.ResetTimer()
for?n?:=?0;?n?
for?_,?data?:=?range?dataset?{
_,?err?:=?proto.Marshal(data)
if?err?!=?nil?{
log.Fatal(err)
}
}
}
}
func?BenchmarkJSONSerialization(b?*testing.B)?{
dataset?:=?generateDataset()
b.ResetTimer()
for?n?:=?0;?n?
for?_,?data?:=?range?dataset?{
_,?err?:=?json.Marshal(data)
if?err?!=?nil?{
log.Fatal(err)
}
}
}
}
func?main()?{
//?Run?the?benchmark?tests
testing.Benchmark(BenchmarkProtobufSerialisation)
testing.Benchmark(BenchmarkJSONSerialization)
}
1.?根据基准测试结果（如下所示），很明显，就速度而言，Protocol Buffers（Protobuf）的序列化性能优于 JSON。与 JSON 的序列化基准测试相比，Protobuf 的序列化基准测试完成时间明显较短。
img内存性能比较：JSON vs. Protocol Buffers
1.?在 Golang 中实现一个基准测试，比较使用 Protocol Buffers 和 JSON 处理大型数据集时的内存使用情况。
package?main
import?(
"encoding/json"
"github.com/golang/protobuf/proto"
"go-protobuf/model/message"
"log"
"runtime"
"runtime/debug"
"testing"
)
const?(
iteration?=?100000000?//Number?of?iterations?for?the?benchmark?test
)
func?generateDataset()?[]*message.MyMessage?{
var?dataset?[]*message.MyMessage
for?i?:=?0;?i?
data?:=?&message.MyMessage{
Email:?"johndoe@example.com",
Name:??"John?Doe",
Id:????int32(i),
}
dataset?=?append(dataset,?data)
}
return?dataset
}
func?BenchmarkProtobufSerialisation(b?*testing.B)?{
dataset?:=?generateDataset()
b.ResetTimer()
for?n?:=?0;?n?
for?_,?data?:=?range?dataset?{
_,?err?:=?proto.Marshal(data)
if?err?!=?nil?{
log.Fatal(err)
}
}
}
measureMemoryUsage(b)
}
func?BenchmarkJSONSerialization(b?*testing.B)?{
dataset?:=?generateDataset()
b.ResetTimer()
for?n?:=?0;?n?
for?_,?data?:=?range?dataset?{
_,?err?:=?json.Marshal(data)
if?err?!=?nil?{
log.Fatal(err)
}
}
}
measureMemoryUsage(b)
}
func?measureMemoryUsage(b?*testing.B)?{
debug.FreeOSMemory()
var?mem?runtime.MemStats
runtime.GC()
runtime.ReadMemStats(&mem)
b.ReportMetric(float64(mem.Alloc)/1024/1024,?"Memory_MB")
}
func?main()?{
//?Run?the?benchmark?tests
testing.Benchmark(BenchmarkProtobufSerialisation)
testing.Benchmark(BenchmarkJSONSerialization)
}
1.?尽管差异很小，但基准测试结果表明，与 Protobuf 序列化相比，JSON 序列化使用了更多的内存。平均而言，JSON 序列化消耗了约 0.2052 MB 的内存，而 Protobuf 序列化仅使用了约 0.2042 MB。尽管差异很小，但很明显 Protobuf 在内存使用方面更加高效。这意味着 Protobuf 的紧凑二进制格式有助于节省内存，使其成为处理大型数据集和提高性能的良好选择。
img结论
现在是总结的时候了！！！
与在 Golang 中的 JSON 序列化相比，Protocol Buffers（protobuf）展现出了更优越的性能和内存效率。借助其紧凑的二进制格式和高效的序列化机制，protobuf 提供了更小的消息大小、提升了网络效率，并减少了带宽使用。此外，其模式演进能力允许对数据模型进行无缝更新。虽然 JSON 有其优势，但在需要高速和高内存效率的数据序列化场景中，protobuf 出类拔萃，实现了优化的数据传输和改善的系统性能。
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